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Keras 是一個功能強大且易於使用的 Python 庫,用於開發和評估深度學習模型。 最初由François Chollet開發的Keras模型因其簡單性和用戶友好的介面而受到歡迎,是機器學習領域初學者和專家的絕佳選擇。
我們還將探討 IronPDF PDF 生成庫,以及如何結合這兩個庫來生成結果並將其導出為 PDF。 深度模型
Keras 的口號是「為人類打造的深度學習」,旨在設計成使用簡單、模組化且可擴展。 Keras 模型在出錯時提供明確且可操作的反饋,這有助於開發人員有效地調試和優化他們的模型。
Keras 可以在多種深度學習框架之上運行,如 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。 這種靈活性讓開發人員能夠選擇最適合其需求的後端。
Keras 支援多種神經網路層,包括卷積層、遞歸層和全連接層。 它還支持諸如多輸入和多輸出模型、層共享和模型共享等複雜架構。
Keras 包含數據預處理的工具,例如圖像和文本處理,這些工具簡化了為模型訓練準備數據集的過程。
Keras 提供工具來視覺化神經網路的結構並監控訓練過程。 這對於理解模型的行為並進行必要的調整是至關重要的。 最簡單的模型類型是Sequential Keras模型,它只是層的線性堆疊。
安裝 Keras 很簡單。 你可以使用 pip 安裝它:
pip install keras
pip install tensorflow
pip install keras
pip install tensorflow
以下是使用 Keras 構建簡單前饋神經網路的示例:
import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def readucr(filename):
data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
y = data[:, 0]
x = data[:, 1:]
return x, y.astype(int)
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))
plt.figure()
for c in classes:
c_x_train = x_train[y_train == c]
plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.show()
plt.close()
py
Keras廣泛應用於圖像分類任務。 例如,用 Keras 構建的卷積神經網路(CNN)可以在圖像中識別物體達到高準確率。
Keras 提供用於構建模型的工具,這些模型可以處理和理解人類語言。 在 Keras 中,循環神經網絡(RNN)和長短期記憶(LSTM)網絡通常用於情感分析和機器翻譯等任務。
Keras 可以用來開發生成模型,例如生成對抗網絡(GANs),用於生成類似於訓練數據的新數據樣本。
IronPDF是一個由Iron Software開發和維護的強大Python庫。 它允許開發人員在 Python 專案中創建、編輯和提取 PDF 內容。 以下是IronPDF的一些主要特點:
PDF生成:
性能優化:
跨平台相容性:
要開始,使用 pip 安裝 IronPDF:
pip install ironpdf
pip install ironpdf
安裝後,您可以使用 HTML 內容或 URL 創建 PDF。 以下是範例:
from ironpdf import ChromePdfRenderer
renderer = ChromePdfRenderer()
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf("<h1>Hello World</h1>")
pdf.SaveAs("ironAwesome.pdf")
py
from ironpdf import ChromePdfRenderer
renderer = ChromePdfRenderer()
pdf = renderer.RenderUrlAsPdf("https://ironpdf.com/python/")
pdf.SaveAs("ironAwesome.pdf")
py
pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow
pip install ironpdf
pip install keras
pip install tensorflow
現在生成模型圖並使用以下程式碼將其匯出為 PDF:
import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import *
# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"
def readucr(filename):
data = np.loadtxt(filename, delimiter="\t")
y = data[:, 0]
x = data[:, 1:]
return x, y.astype(int)
root_url = "https://raw.githubusercontent.com/hfawaz/cd-diagram/master/FordA/"
x_train, y_train = readucr(root_url + "FordA_TRAIN.tsv")
x_test, y_test = readucr(root_url + "FordA_TEST.tsv")
classes = np.unique(np.concatenate((y_train, y_test), axis=0))
plt.figure()
for c in classes:
c_x_train = x_train[y_train == c]
plt.plot(c_x_train[0], label="class " + str(c))
plt.legend(loc="best")
plt.savefig('data.png')
plt.show()
plt.close()
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("data.png").SaveAs("plot.pdf")
py
匯入函式庫:
程式碼首先導入必要的庫:
Keras:一個受歡迎的深度學習庫。
numpy(簡寫為 np):用於數值運算。
設定授權金鑰:
讀取數據:
載入訓練和測試資料:
繪製數據:
該代碼識別數據集中的唯一類別。
儲存圖表:
將圖像轉換為 PDF:
IronPDF 需要授權才能運行,如上述代碼所示。 在脚本开头设置许可证密钥,如下所示:
# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key goes here"
py
如果您有興趣獲取 IronPDF 庫的試用許可證,可以從這裡獲得試用許可證密鑰。
Keras 人工智慧 Python 庫以其簡單性和靈活性而在深度學習社群中脫穎而出。 它抽象化了构建神经网络过程中的许多复杂性,使开发人员能够专注于设计和试验模型。 無論您是剛開始學習深度學習的初學者,還是有經驗的從業者,Keras 透過其對人類大腦的模擬,提供了將您的想法變為現實所需的工具。
另一方面,IronPDF 是一個多功能的 PDF 生成和操作庫,使得將結果導出為 PDF 變得容易。 擁有這兩項技能將幫助用戶撰寫現代數據科學模型並將輸出導出為PDF以進行結果記錄。